它不僅僅是一種歸因,
而是見解的革命。

歸因可讓您了解整個客戶旅程中的互動如何影響轉化。傳統的歸因將原因歸於特定的隨機性事件,而最佳的歸因則使用機器學習和高階統計模型來了解每次接觸的精確影響。

今天的需求符合明天的歸因。

分析的目的在於獲取真正的客戶見解。因此企業的業務部門會從不斷增長的通道(線上和離線)收集資料。就其本身而言,該資料能夠詳細告訴您客戶在做什麼,但如能告訴客戶這麼做的原因則更好。或者,更重要的是了解這些互動對他們轉化決定的影響。

進入歸因。歸因的目標是了解這個電子郵件或視訊播放或者那個展示廣告或白皮書在客戶購買旅程中的作用。根據假設,這樣更容易決定應開發哪種策略和內容。但根據假設在過去,許多歸因很難實現此承諾。它們可能只衡量付費媒體,或者只專注於一個通道,比如網路。雖然任何見解都有其價值,但在當今複雜的多通道世界,這顯然是不夠的。

當今企業的業務需要更多見解。他們需要了解哪些有效,哪些無效;需要透過所有線上和離線通道追蹤其客戶的複雜行動;需要比較客戶的不同旅程,將客戶的每一項行動放在具體的背景中考慮。

換言之,他們需要歸因發揮一直被假設的功能。

Adobe 可以提供協助。

使用 Adobe Analytics 時,歸因可實現其承諾。事實上,在 2017 Forrester Wave for Digital Intelligence Platforms 中,我們的跨通道歸因獲得了極高的分數。因為我們可以簡便地收集和整合幾乎任何通道的資料,並且對人工智慧、機器學習和預測性分析進行優先級排定,所以實現了真正的歸因。

我們提供多種基於規則的進階歸因模型(第一次和最後一次接觸、線性、算法等),可協助您了解對所有通道 — 付費、自營和免費 — 的投資。我們甚至可讓您根據自己業務的特定需求自訂模型。

申請示範

「利用歸因資料,我們進行預測性分析,尋找預算在各個宣傳活動與通道之間的理想分配。」

Alexander Gaertner,DER Touristik 數位分析主管

歸因功能

行銷歸因

一種機器學習方法,在一個成功轉化事件的不同通道之間分配歸因值。歸因分析自動向最重要的接觸分配權重,根據客戶的實際互動模式為每個通道分配最適合模型。

多通道資料收集

我們的開放式測量協定可從幾乎任何來源(如語音、視訊、音訊、連接的汽車、物聯網、CRM、企業內部網等)獲取資料。亦可將我們的資料收集庫用於 Javascript 和行動應用程式 SDK。

離線資料整合

整合來自 CRM 系統或任何其他線上來源的資料或者離線企業資料(如忠誠度方案級別),作為新增的分析維度。

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